Kolekcije

Naučnici iz UCLA poboljšavaju uređaj koji obrađuje informacije brzinom svjetlosti

Naučnici iz UCLA poboljšavaju uređaj koji obrađuje informacije brzinom svjetlosti

Tim naučnika sa Kalifornijskog univerziteta u Los Angelesu (UCLA) poboljšao je svoj prethodni rad na dizajnu optičke neuronske mreže. To znači da ovaj uređaj sada može prepoznati predmete ili proces brzinom svjetlosti.

Slično kao i naš ljudski mozak, na kojem je uređaj zasnovan, mogao bi poboljšati autonomne automobile. Na primjer, to može učiniti tako što će im omogućiti brže donošenje odluka i trošenje manje energije od računarskih sistema.

Njihova studija objavljena je u recenziranom časopisu Napredna fotonika u ponedeljak ove nedelje.

POVEZANO: NEURONSKE MREŽE KORISTE SE ZA POMOĆ PREDVIĐENOM CESTNOM PROMETU

Kako bi ovaj uređaj mogao utjecati na naš svakodnevni život

Korištenjem paralelizacije i skalabilnosti računarskih sistema zasnovanih na optičkim uređajima, uređaj bi mogao stvoriti inteligentne strukture kamera koje sastavljaju informacije jednostavno od uzoraka svjetlosti koji prolaze kroz 3D strukturiranu strukturu materijala.

Zauzvrat, ovo bi se moglo koristiti u samovozećim automobilskim sistemima ili robotima, jer bi njihov proces donošenja odluka postao skoro trenutan i na kraju bi za to koristio manje snage.

Automobili ili roboti bi mnogo brže identificirali predmete i donosili bolje i učinkovitije odluke.

Win-win.

Kako uređaj radi?

Sistem je kombinirao 3D otisnute neravne slojeve koji propuštaju dolaznu svjetlost.

Iza ovih slojeva nalazi se niz detektora svetlosti pojedinačno raspoređenih u računaru koji utvrđuju šta je ulazni objekat, videći odakle dolazi najviše svetlosti.

Ono što je tim poboljšao je dodavanje a druga grupa detektora, što izuzetno povećava preciznost uređaja. To je kao da prijeđete od vaganja jednog po jednog kamenja u ruci da biste vidjeli kakvu razliku u težini mogu imati, pa do držanja kamena u svakoj ruci i usporedbe na taj način. Pomogao je "istraživačima UCLA-e da poboljšaju tačnost predviđanja za nepoznate objekte koje je vidjela njihova optička neuronska mreža."

Glavni istražitelj istraživanja i kancelarin profesor elektrotehničkog i računarskog inženjerstva na UCLA, Aydogan Ozcan, rekao je: "Ovaj napredak mogao bi omogućiti pametne kamere specifične za zadatak koje izvršavaju proračun na sceni koristeći samo fotone i interakciju svjetlosne materije, čineći to izuzetno brzo i efikasno. "


Pogledajte video: BUILDING A HAMSTER DREAM CAGE! (Decembar 2021).